Эксперты заставили ChatGPT выдать данные обучения

Эксперты заставили ChatGPT выдать данные обучения

Эксперты заставили ChatGPT выдать данные обучения

Исследователям удалось заставить ChatGPT выдать часть данных, которые использовались для обучения. Специалисты просто предлагали чат-боту повторять слова «poem», «company», «send», «make» и «part» до бесконечности.

Как уточняют эксперты в опубликованном отчёте (PDF), когда ChatGPT попросили бесконечно повторять слово «poem», после нескольких сотен попыток бот начал генерировать бессмысленные данные, часть которых явно относилась к процессу его обучения.

Например, среди вытащенных сведений можно было найти подпись электронной почты конкретного человека, а также другую контактную информацию.

Специалисты выяснили, что некоторые слова гораздо лучше подходят для извлечения данных обучения. Например, при бесконечном повторении слова «company» ChatGPT выдаст такие сведения в 164 чаще, чем при повторении, например, слова «know».

В результате исследователям удалось вытащить персональные данные десятков пользователей, откровенный контент (при повторении аббревиатуры NSFW), абзацы книг и стихов (при использовании слов «book» и «poem»), а также уникальные URL, идентификаторы пользователей, биткоин-адреса и даже программный код.

 

«Мы смогли извлечь более 10 тыс. уникальных заученных моделей ChatGPT (версии gpt-3.5-turbo), используя всего лишь запросы на сумму 200 долларов», — объясняют специалисты.

Подпишитесь на новости

Звук самолёта на видео помог найти место съёмки с точностью около 100 м

Если вы убрали геометку, спрятали вывески и уверены, что место съёмки никто не вычислит, самолёт за кадром может испортить конспирацию. Автор YouTube-канала colsto показал, как почти неразличимый авиационный шум позволяет определить местоположение камеры с точностью примерно до 100 метров.

Метод и результаты эксперимента он представил в видео.

В основе лежит эффект Доплера: при приближении самолёта частота звука повышается, при удалении — снижается. Даже если ухо ничего толком не замечает, на спектрограмме остаётся характерная кривая. Её можно сопоставить с открытыми данными ADS-B о положении, скорости и высоте самолётов.


В демонстрации автор использовал два пролёта с интервалом 920 секунд. Расчёты учитывали рельеф и задержку распространения звука: самолёт уже улетел дальше, а его гул только добрался до микрофона. Дополнительной подсказкой стали промежутки без авиационного шума, они помогли отсеять неподходящие места.


В отдельном тесте минутная запись с известным временем позволила поставить реальное место съёмки на первое место среди кандидатов при поиске по континентальной территории США. Код и инструменты автор не публикует.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru